एआई सेंसर बर्फ से ढकी शहरों में स्वायत्त वाहनों में मदद कर सकते हैं

स्वायत्त वाहनों के सामने सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक यह है कि वे खराब मौसम की स्थिति में नेविगेट करने के लिए संघर्ष करते हैं, जो वास्तव में डेट्रॉइट और शिकागो जैसे बर्फीले शहरों में उनकी实施 को सीमित करता है। वाहनों को सड़क के सही पक्ष पर रहने और बाधाओं का पता लगाने के लिए महत्वपूर्ण सेंसर डेटा पर निर्भर करते हैं, लेकिन यह डेटा बर्फ में संघर्ष करता है।

दो नए शोध पत्रों में जो SPIE डिफेंस + कमर्शियल सेंसिंग 2021 में प्रस्तुत किए गए हैं, मिशिगन टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने स्वायत्त वाहनों के लिए बर्फीले ड्राइविंग परिदृश्यों के लिए नए समाधानों पर चर्चा की।

स्वायत्त वाहनों की एक विस्तृत श्रृंखला है, जिनमें से कुछ में अंधे धब्बे या ब्रेकिंग सहायता है, और अन्य में स्व-ड्राइविंग मोड हैं। कुछ सर्वोत्तम वाहन पूरी तरह से स्वयं पर संचालित हो सकते हैं।

चूंकि तकनीक कई मायनों में अभी भी अपने शैशवावस्था में है, ऑटोमेकर और शोध विश्वविद्यालय तकनीक और एल्गोरिदम में सुधार पर लगातार काम कर रहे हैं। जब दुर्घटनाएं होती हैं, तो वे अक्सर कार के एआई या मानव त्रुटि के एक गलत निर्णय का परिणाम होती हैं।

मानव सेंसर

मानव आंखें भी एक प्रकार के सेंसर हैं, क्योंकि वे संतुलन और गति का पता लगाती हैं। हमारा मस्तिष्क एक प्रोसेसर के रूप में कार्य करता है, जो हमें अपने पर्यावरण को समझने में मदद करता है। ये एक साथ हमें सभी परिदृश्यों में ड्राइव करने में सक्षम बनाते हैं, यहां तक कि नए लोगों में, क्योंकि हमारे मस्तिष्क नए अनुभवों को सामान्य बना सकते हैं।

स्वायत्त वाहनों में आमतौर पर दो कैमरे जिम्बल पर माउंट किए जाते हैं, और वे स्टीरियो विजन का उपयोग करके गहराई को स्कैन और समझते हैं ताकि मानव दृष्टि की नकल की जा सके। साथ ही, संतुलन और गति को एक इनर्शियल मापन इकाई के साथ मापा जा सकता है। कंप्यूटर, दूसरी ओर, केवल पहले से मुलाकात की गई परिदृश्यों या उन लोगों पर प्रतिक्रिया कर सकते हैं जिन्हें वे पहले से ही पहचानते हैं।

सेंसर फ्यूजन

स्वायत्त वाहन कार्य-विशिष्ट कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम पर निर्भर करते हैं, जिन्हें कई सेंसर जैसे फिशआई कैमरे, इन्फ्रारेड सेंसर, रडार, लाइट डिटेक्शन और लिडार की आवश्यकता होती है।

नाथिर रावाशदेह मिशिगन टेक के कॉलेज ऑफ कंप्यूटिंग में कंप्यूटिंग के सहायक प्रोफेसर हैं और अध्ययन के प्रमुख लेखकों में से एक हैं।

“प्रत्येक सेंसर की सीमाएं हैं, और प्रत्येक सेंसर दूसरे की पीठ को कवर करता है,” रावाशदेह ने कहा। “सेंसर फ्यूजन विभिन्न मोडलिटी के कई सेंसर का उपयोग करके एक दृश्य को समझने के लिए किया जाता है। जब इनपुट में कठिन पैटर्न होते हैं तो आप हर विवरण के लिए थकाऊ रूप से प्रोग्राम नहीं कर सकते। यही कारण है कि हमें एआई की आवश्यकता है।”

अध्ययन के सहयोगियों में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग में डॉक्टरेट छात्र नादर अबू-अलरुब, और इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर जेरेमी बोस शामिल थे। अन्य सहयोगियों में बोस के प्रयोगशाला से मास्टर्स डिग्री के छात्र और स्नातक शामिल थे: अखिल कुरुप, डेरेक चॉप, और ज Zach जेफ्रीज।

स्वायत्त सेंसर और स्व-ड्राइविंग एल्गोरिदम लगभग विशेष रूप से धूप और स्पष्ट परिदृश्य में विकसित किए जाते हैं। बोस की प्रयोगशाला ने पहली बार मिशिगन टेक के एक स्वायत्त वाहन में भारी बर्फ में डेटा एकत्र करना शुरू किया, और जर्मनी और नॉर्वे की बर्फीली सड़कों से लिडार, रडार और इमेज डेटा के 1,000 से अधिक फ्रेम एकत्र किए गए।

बोस के अनुसार, सेंसर का पता लगाना मुश्किल है क्योंकि बर्फ की एक विस्तृत श्रृंखला है। डेटा को पूर्व-प्रोसेस करना और सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि लेबलिंग सटीक है।

“सभी बर्फ समान नहीं बनाई गई है,” बोस ने कहा। “एआई एक शेफ की तरह है – यदि आपके पास अच्छे सामग्री हैं, तो एक उत्कृष्ट भोजन होगा,” उन्होंने कहा। “एआई लर्निंग नेटवर्क को गंदे सेंसर डेटा दें और आपको एक बुरा परिणाम मिलेगा।”

कुछ अन्य प्रमुख चुनौतियों में कम गुणवत्ता वाले डेटा और गंदगी शामिल हैं, और सेंसर पर बर्फ का निर्माण अपनी समस्याएं पैदा करता है। यहां तक कि सेंसर साफ होने के बाद भी, बाधाओं का पता लगाने में हमेशा सहमति नहीं होती है। अक्सर यह बहुत मुश्किल होता है कि सेंसर और उनके जोखिम मूल्यांकन को एक दूसरे के साथ संवाद करने और सीखने के लिए मिलाएं, क्योंकि प्रत्येक अपने निष्कर्ष पर पहुंच सकता है। हालांकि, टीम सेंसर फ्यूजन का उपयोग करके स्वायत्त सेंसर को सामूहिक रूप से एक निष्कर्ष पर पहुंचाना चाहती है।

“सख्ती से वोटिंग के बजाय, सेंसर फ्यूजन का उपयोग करके हम एक नया अनुमान लगाएंगे,” बोस कहते हैं।

स्वायत्त वाहन सेंसर खराब मौसम में सीखना और सुधार करना जारी रखेंगे, और सेंसर फ्यूजन जैसे नए दृष्टिकोण बर्फीली सड़कों पर स्वायत्त वाहनों के लिए रास्ता बना सकते हैं।